雷達目標檢測與跟蹤聯(lián)合優(yōu)化技術研究.pdf

1、跟蹤性能是檢測概率和虛警概率的函數(shù)，而檢測概率和虛警概率決定信號檢測門限，因此，門限的選擇直接影響跟蹤系統(tǒng)性能。設定檢測門限的傳統(tǒng)方法是在接收機工作特性曲線上折中考慮檢測概率和虛警概率，并不考慮其對跟蹤性能的影響。這種單純考慮檢測性能決定檢測門限的方法不能保證檢測跟蹤的聯(lián)合優(yōu)化。本文把檢測、跟蹤系統(tǒng)作為一個整體考慮，考慮跟蹤系統(tǒng)到檢測系統(tǒng)的反饋，通過合理選擇信號檢測門限使整個系統(tǒng)的性能得到優(yōu)化。
　　本文目的是檢測跟蹤聯(lián)合優(yōu)化，首

2、先分別介紹了檢測跟蹤聯(lián)合優(yōu)化算法中將要用到的檢測模型和跟蹤算法，然后給出了三種檢測跟蹤聯(lián)合優(yōu)化算法的理論推導，并進行了詳細的仿真、分析和比較。
　　介紹了均勻指數(shù)分布雜波、單脈沖平方律檢測及 SwerlingⅡ型目標情況下，分別采用單元平均恒虛警和順序統(tǒng)計量恒虛警檢測時的檢測模型。給出了5種目標起伏模型。然后給出了兩種經(jīng)典的跟蹤算法，適合噪聲環(huán)境中單目標的卡爾曼濾波和適合雜波環(huán)境中單目標的概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法。
　　檢測跟蹤聯(lián)合

3、優(yōu)化是本文的核心內(nèi)容。分三部分研究：
　　1.先驗優(yōu)化方法。信噪比一定時，對最簡單的瑞利起伏目標模型進行了仿真，與固定虛警法進行比較，結果表明先驗優(yōu)化法跟蹤性能優(yōu)于固定虛警法。信噪比變化時，先驗優(yōu)化法仍然能自適應地選擇門限，保證有效的跟蹤。對未被研究的雜波功率未知的情況進行研究，假設雜波服從指數(shù)分布，給出了不同信噪比、不同距離角度分辨率情況下采用兩種不同檢測器的跟蹤結果。信噪比大時，兩種檢測方法都能得到很好的結果，信噪比小時，CA

4、-CFAR比 OS-CFAR的跟蹤結果要好。說明先驗優(yōu)化在背景雜波功率未知時，仍能夠自適應地調(diào)整門限，對環(huán)境的變化是魯棒的，這是最大的優(yōu)點。
　　2.混合條件平均法。給出了初始化參數(shù)的選擇方法、檢測門限的選擇步驟。在不同信噪比下，將 HYCA方法和先驗優(yōu)化方法在相同目標機動指數(shù)不同信噪比情況下做了比較，結果表明 HYCA的跟蹤性能都優(yōu)于先驗門限優(yōu)化，并且信噪比越低兩種方法差別越大，HYCA方法的優(yōu)勢更明顯。
　　3.最優(yōu)配置